半全局块匹配

Question

我正在研究opencv的半全局块匹配。事实上，我不明白为什么我们需要浏览所有方向来计算成本聚合？有没有人试图限制这条路径的长度（扫描线）？

Answer 1

成本汇总涉及在多个方向上进行搜索，以对您的解决方案强制实施全局平滑约束。在没有这些约束的情况下，计算每个像素的视差而不考虑其邻居的估计差异，并且结果通常将包含大量“噪声”，因为匹配过程将返回许多误报。

通过假设观察到的表面非常平滑，您可以通过设置为像素分配深度的额外成本（例如，如果它与其邻居不一致）来惩罚视差偏移。松散地，这意味着当您尝试估计深度并具有多个可能的匹配时，您可能会选择与相邻像素的深度估计密切相关的匹配。在更多方向上搜索会增加您在成本计算中考虑的邻居数量，并且通常会增加

OpenCV没有提供减少此搜索路径长度的方法，但是如果您希望算法运行得更快，您可以禁用某些路线，只搜索5条路径而不是8条路径（这是通过设置来执行的）参数fullDP为false）或通过减少视差搜索范围。